据科学家团队负责寻找正确的数据以获得洞察力。数据科学家进行的探索可以从描述性分析、预测性分析到规范性分析开始。

这种探索的结果将创建一个解决方案，例如创建用于预测或建议的机器学习模型。

工具
两个团队都涉及数据领域。然而，我的朋友，用于处理数据的工具是不同的。数据分析师团队通常会使用易于通过仪表板使用的工具。使用的工具示例包括 Power BI、Excel、电子表格、Tableau 等。数据分析师团队需要这些工具来促进查询过程以及所需的可视化。

另一方面，数据科学家团队 更经常使用Python等编程语言来处理现有数据。数据科学家团队花费更多时间在代码前以获得见解。

这种探索的责任要求数据科学家团队使用和学习Python等编程语言来解决现有问题。

技能
在我们了解了每个职业的职责之后。我们知 沙特阿拉伯手机号码列表 道，从所赋予的职责来看，当然需要能够支持两个团队生产力的 技能。

对于数据分析师来说，首先需要的技能是编程技能。为了分析的需要，这个技能还是需要的。编程帮助我们磨练解决问题的逻辑和思维方式。

第二，形象化和沟通能力。这项的数据中传达见解起着非常重要的作用。沟通技巧也非常有影响力，可以根据所获得的见解来讲述故事。

第三，统计和数学技能。根据现有数据进行分析和计算需要这种能力

。最后，还有数据直觉技能，即理解或应用现有概念的能力。

成为数据科学家还必须具备数据分析师的四项技能。然而，数据科学家还有两项额外技能，即数据整理和机器学习。

第一个是数据整理技能 ，即处理数 CXB名录 据的能力，以便所使用的数据在以后更容易处理。

其次是机器学习技能，这种能力用于做出预测，从所进行的探索中获得洞察力。这种机器学习技能在解决现有问题方面发挥着重要作用。示例包括加快根据现有数据提供推荐的过程、对用户进行分组等。

结论
这是数据分析师和数据科学家之间的三个区别。回忆我们读过的主题，我们可以记住三个方面的差异。